Evaluación de rasgos morfoagronómicos y del contenido nutricional del grano de arveja (Pisum sativum L.), en ambientes de clima frío del departamento de Cundinamarca

El objetivo de este trabajo fue evaluar rasgos relacionados con rendimiento, componentes de rendimiento, calidad comercial y calidad nutricional para determinar el efecto de la interacción genotipo por ambiente (IGA) sobre estos rasgos en líneas de arveja. Se evaluaron 13 líneas de arveja (Pisum sativum L) en cinco localidades de clima frío, del departamento de Cundinamarca; bajo un diseño de bloques completos al azar con cuatro repeticiones. La unidad experimental consistió de una parcela de dos surcos, cada uno de cinco metros de largo, por un metro de ancho y 0,20 m entre plantas. Para cada localidad, se realizó un análisis de varianza individual y combinado a través de todos ambientes para las 15 variables en estudio. Las variables que mostraron significancia estadística en el factor L*G (localidad x genotipo), en el análisis combinado, fueron analizadas para estabilidad fenotípica mediante el método de efectos principales aditivos y de interacción multiplicativa (AMMI). Se observó una respuesta diferencial entre las líneas y localidades. La línea UN5175 fue la de floración más temprana en todos los sitios de evaluación. Adicionalmente, los promedios de las variables de rendimiento y sus componentes fueron superiores en la localidad Marengo; un ejemplo es el número de vainas por planta (VAPLA) y rendimiento en vaina verde por hectárea (RVV) con promedios de 29,85 y 10248,28, respectivamente. Las variables que presentaron significancia estadística para el factor L*G, fueron días a floración, número de ramas basales por planta, número de granos por vaina y peso de 100 granos secos. Por otra parte, el rango entre localidades para contenido de hierro fue de 48,48 a 63,42 mg/kg y entre líneas de 45,11 a 62,19 mg/kg. Respecto a zinc, los rangos fueron de 50,04 a 65,81 mg/kg entre localidades y 45,51 a 71,52 mg/kg entre líneas. El análisis AMMI fue importante para la identificación de grupos de localidades de igual respuesta, localidades discriminantes respecto al potencial genético entre líneas; además, mediante el análisis AMMI se identificaron ambientes correlacionados negativa y positivamente con algunas líneas. Para las variables estudiadas los efectos de la localidad fueron más importantes para explicar la variación total observada en la interacción.Abstract. The aim of this study was to evaluate yield and their components and to understand the commercial and nutritional quality of pea (Pisum sativum L.) lines from UNAL – Colombia. In addition we aimed to determine the effect of genotype by environment interaction (GEI) for these traits in pea lines. The study included 13 pea lines evaluated in five cold weather locations, in the department of Cundinamarca. An experimental random block design with four replicates was used. Each experimental unit consisted of two 5 m-rows (1 m between rows and 0.20 m between plants). For each location, individual variance analysis and combined analysis through all environments for 15 variables was performed. Statistically significant variables in the combined analysis G*E interaction were studied for phenotypic stability by Additive Main Effects and Multiplicative Interaction (AMMI) analysis. A differential response for lines and locations was observed. Across all locations, line UN5175 was the earliest blooming. Additionally, the averages of yield and its components were higher in the location of Marengo. The number of pods per plant (VAPLA) and green pod yield per hectare (RVV) was 29.851 and 10,248.28 kg respectively. Days to flowering, number of basal branches per plant, number of grains per pod and weight of 100 dry beans showed statistical significance for the E*G interaction. The range for seed iron concentration was 48,48 to 63.42 mg/kg between locations and was 45,11 to 62,19 mg/kg among lines. For zinc, ranges were 50,04 to 65.81 mg/kg between locations and 45,51 to 71,52 mg/kg among lines. Finally, groups of locations with equal response were identified by AMMI analysis; those locations would allow for stable selection of lines and detection of their genetic potential. Likewise, either negative or positive correlation between environments and lines were recognized by AMMI analysis. Thus, total variation observed in the interaction was explained by effects of genotypes, locations and G*E interactions across the variables studied.Maestrí

El acompañamiento pedagógico como función directiva y su influencia en el desempeño docente, en el Colegio Público Salomón Ibarra Mayorga, en la modalidad secundaria, turno vespertino, durante el II semestre del año 2021

La presente investigación tiene como objetivo valorar la importancia del Acompañamiento Pedagógico como función directiva y su influencia en el desempeño docente en la modalidad secundaria del turno vespertino del colegio público Salomón Ibarra Mayorga, ubicado en el municipio Ciudad Sandino, departamento de Managua durante el II semestre del año 2021. El enfoque de la investigación es de carácter cualitativo, el tipo de estudio descriptivo y de carácter transversal. Los instrumentos aplicados fueron guía de entrevista y revisión documental los cuales fueron validados por especialistas en español, pedagogía y administración. Este estudio surge del análisis de la realidad educativa del centro fundamentalmente en el ejercicio de las funciones docentes, se observaron que algunos maestros incumplen en la planeación y los horarios de clases, así mismo, la falta de retroalimentación y seguimiento por parte de la dirección. Es por eso que se consideró importante abordar en este trabajo el tema del acompañamiento pedagógico y proponer estrategias que permitan mejorar el desempeño de los docentes. Los principales hallazgos encontrados son: La mayoría de los docentes tiene más de dos décadas laborando en el centro, poseen vasta experiencia educativa, por otro lado, se evidenció que el proceso de retroalimentación no posee la calidad requerida. Como principales conclusiones se constató que el director cumple con la planificación del acompañamiento pedagógico, sin embargo, con respecto a la organización y ejecución se encontraron muchas debilidades como la falta de comunicación y seguimiento a los docentes. v Finalmente, se realizaron recomendaciones al equipo directivo y docentes, tales como; brindarles mayor seguimiento a los docentes después de realizar el acompañamiento pedagógico, trabajar cooperativamente con las autoridades institucionales para fortalecer el escenario educativo y la calidad en el aprendizaje, a la vez asumir una postura de cambios y mejor actitud en cada una de las orientaciones brindadas. Palabras Claves: Acompañamiento Pedagógico, función directiva y desempeño docent

Genetic diversity and population structure in Physalis peruviana and related taxa based on InDels and SNPs derived from COSII and IRG markers

AbstractThe genus Physalis is common in the Americas and includes several economically important species, among them is Physalis peruviana that produces appetizing edible fruits. We studied the genetic diversity and population structure of P. peruviana and characterized 47 accessions of this species along with 13 accessions of related taxa consisting of 222 individuals from the Colombian Corporation of Agricultural Research (CORPOICA) germplasm collection, using Conserved Orthologous Sequences (COSII) and Immunity Related Genes (IRGs). In addition, 642 Single Nucleotide Polymorphism (SNP) markers were identified and used for the genetic diversity analysis. A total of 121 alleles were detected in 24 InDels loci ranging from 2 to 9 alleles per locus, with an average of 5.04 alleles per locus. The average number of alleles in the SNP markers was two. The observed heterozygosity for P. peruviana with InDel and SNP markers was higher (0.48 and 0.59) than the expected heterozygosity (0.30 and 0.41). Interestingly, the observed heterozygosity in related taxa (0.4 and 0.12) was lower than the expected heterozygosity (0.59 and 0.25). The coefficient of population differentiation FST was 0.143 (InDels) and 0.038 (SNPs), showing a relatively low level of genetic differentiation among P. peruviana and related taxa. Higher levels of genetic variation were instead observed within populations based on the AMOVA analysis. Population structure analysis supported the presence of two main groups and PCA analysis based on SNP markers revealed two distinct clusters in the P. peruviana accessions corresponding to their state of cultivation. In this study, we identified molecular markers useful to detect genetic variation in Physalis germplasm for assisting conservation and crossbreeding strategies

Estrategias del marketing digital en el siglo XXI

El presente trabajo de seminario de graduación trata del marketing digital y las estrategias de marketing digital en el siglo XXI, es un tema muy amplio donde se realizan todas las actividades del marketing tradicional implementadas en las redes y diferentes medios digitales. El objetivo del documento es describir la importancia de aplicar estrategias de marketing digital en el siglo XXI para la efectiva comercialización de productos y servicios, ya que el avance tecnológico está haciendo una nueva era de la economía tanto nacional como internacional. El marketing digital hace uso de comunicación digital, nuevas tendencias de comercialización de productos y servicios online mantiene conectada a las empresas u organizaciones con su segmento de mercado y clientes. La base teórica que sustenta este informe hace énfasis en tres capítulos tales como: conceptos generales del marketing, herramientas esenciales en la estrategia de marketing digital y el proceso para definir, implementar y monitorear estrategias de digitales. Para la elaboración de esta investigación documental, se hace uso de las normativas para esta modalidad de graduación, normas APA 6ta edición y las orientaciones del departamento de administración de empresas

Molecular characterization and genetic diversity of Jatropha curcas L. in Costa Rica

We estimated the genetic diversity of 50 Jatropha curcas samples from the Costa Rican germplasm bank using 18 EST-SSR, one G-SSR and nrDNA-ITS markers. We also evaluated the phylogenetic relationships among samples using nuclear ribosomal ITS markers. Non-toxicity was evaluated using G-SSRs and SCARs markers. A Neighbor-Joining (NJ) tree and a Maximum Likelihood (ML) tree were constructed using SSR markers and ITS sequences, respectively. Heterozygosity was moderate (He = 0.346), but considerable compared to worldwide values for J. curcas. The PIC (PIC = 0.274) and inbreeding coefficient (f = − 0.102) were both low. Clustering was not related to the geographical origin of accessions. International accessions clustered independently of collection sites, suggesting a lack of genetic structure, probably due to the wide distribution of this crop and ample gene flow. Molecular markers identified only one non-toxic accession (JCCR-24) from Mexico. This work is part of a countrywide effort to characterize the genetic diversity of the Jatropha curcas germplasm bank in Costa Rica.Consejo Nacional de Rectores/[736-B1-660]/CONARE/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Básicas::Centro de Investigación en Biología Celular y Molecular (CIBCM

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Gestión del conocimiento. Perspectiva multidisciplinaria. Volumen 17

El libro “Gestión del Conocimiento. Perspectiva Multidisciplinaria”, Volumen 17 de la Colección Unión Global, es resultado de investigaciones. Los capítulos del libro, son resultados de investigaciones desarrolladas por sus autores. El libro es una publicación internacional, seriada, continua, arbitrada, de acceso abierto a todas las áreas del conocimiento, orientada a contribuir con procesos de gestión del conocimiento científico, tecnológico y humanístico. Con esta colección, se aspira contribuir con el cultivo, la comprensión, la recopilación y la apropiación social del conocimiento en cuanto a patrimonio intangible de la humanidad, con el propósito de hacer aportes con la transformación de las relaciones socioculturales que sustentan la construcción social de los saberes y su reconocimiento como bien público

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost